ชุดข้อมูลไฟป่าช่วยนักดับเพลิงในการช่วยชีวิตและทรัพย์สิน

ภาพจาก UC Riverside News

นักวิทยาศาสตร์จาก University of California, Riverside (UCR), Stanford University, and Vanderbilt University ได้สร้างชุดข้อมูล WildfireDB เพื่อจำลองการแพร่กระจายของไฟป่าเพื่อช่วยในการศึกษาไฟป่าและเป็นแนวทางในการตอบสนองต่อเหตุฉุกเฉินและการอพยพ Ahmed Eldawy ของ UCR เรียก WildfireDB ว่าเป็น "ชุดข้อมูลโอเพ่นซอร์สแบบครอบคลุมชุดแรกที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลไฟไหม้ในอดีตกับตัวแปรร่วมที่เกี่ยวข้อง เช่น สภาพอากาศ พืชพรรณ และภูมิประเทศ" ชุดข้อมูลนี้เป็นการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการแพร่กระจายของเพลิงไหม้ในสหรัฐอเมริกาฝนพื้นที่ที่อยู่ติดกันในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา นักวิจัยใช้ระบบประมวลผลข้อมูลดาวเทียม Raptor เพื่อรวมข้อมูลเกี่ยวกับไฟป่าในอดีตเข้ากับลักษณะทางภูมิศาสตร์อื่น ๆ นักวิจัยหรือนักดับเพลิงสามารถเลือกข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากชุดข้อมูล เพื่อฝึกตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของไฟป่า 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: UC Riverside News

เพิ่มเติมเสริมข่าว: อยากให้ประเทศเราทำชุดข้อมูลแบบนี้ไว้บ้าง

นายจ้างที่กำลังมองหาผู้ที่มีทักษะใน Python, Java, Linux, SQL

ภาพจาก ZDNet

Tech Jobs Report จากบริษัทจัดหางาน Dice รายงานเกี่ยวกับตำแหน่งงานในไตรมาสที่สามชี้ให้เห็นว่านายจ้างมีความกระตือรือร้นที่จะจ้างคน "ที่เข้าใจแนวคิดหลักของการพัฒนาซอฟต์แวร์และการจัดการโครงการ" และมีทักษะในด้าน Linux, Java, Python และ Structured Query Language (SQL) Dice ประมาณการว่าความต้องการ SQL เพิ่มขึ้น 5% ระหว่างไตรมาสที่สองและสาม เนื่องจากบริษัทต่างๆ ยังคงใช้ SQL เพื่อจัดการชุดข้อมูลระหว่างหน่วยธุรกิจต่าง ๆ ความต้องการบริการดิจิทัลที่ลุกลามอย่างรวดเร็วได้กระตุ้นความสนใจในนักพัฒนาภาษา Java ในขณะที่ Python ได้รับความนิยมมากขึ้นในแอปพลิเคชันด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ แต่ความต้องการด้าน Linux นั้นลดลง รายงานของ Dice ตั้งข้อสังเกตว่า "นายจ้างได้เปิดเผยต่อสาธารณะเกี่ยวกับปัญหาของพวกเขาในการหาคนมีความสามารถที่เหมาะสมเพื่อเติมเต็มตำแหน่งที่ว่าง โดยมีความต้องการนักเทคโนโลยีที่มีทักษะเฉพาะอย่างชัดเจน แต่อาจไม่อยู่ในระดับเดียวกับเมื่อตอนธุรกิจเปิดใหม่

อ่านข่าวเต็มได้ที่: ZDNet

เราทำให้บล็อกเชนคุยกันได้อย่างไร

ภาพจาก IEEE Spectrum

Stefan Schulte และเพื่อนร่วมงานที่ Vienna University of Technology ของออสเตรีย กำลังสำรวจการสื่อสารระหว่างบล็อคเชน นักวิจัยได้พัฒนาโซลูชันที่มีศักยภาพซึ่งอาศัยการส่งต่อระหว่างบล็อกเชน (blockchain relay)  ซึ่งคือสัญญาอัจฉริยะ (smart contract) ที่ทำงานบนบล็อคเชนหนึ่งที่สามารถยืนยันเหตุการณ์ในอีกอันหนึ่งได้ นักวิจัยได้คิดค้นระบบการตรวจสอบตามต้องการ ซึ่งการส่งต่อให้ถือว่าธุรกรรมระหว่างบล็อคเชนนั้นถูกต้อง เว้นแต่จะมีการโต้แย้งกัน โดยการส่งข้อมูลที่เป็นการฉ้อโกงนั้นถูกจัดการภายใต้แนวคิดที่ว่า บุคคลที่สามที่เป็นผู้ตรวจสอบต้องวางเงินประกันเป็นสกุลเงินดิจิทัลเพื่อเข้าร่วม ซึ่งผู้ที่โต้แย้งสามารถยึดเงินนี้ได้หากพิสูจน์ได้ว่าการยืนยันไม่ถูกต้อง

อ่านข่าวเต็มได้ที่: IEEE Spectrum

ตัวแบบการเรียนของเครื่องลดความไม่แน่นอนในการตรวจพบมะเร็งเต้านม

Photo by Angiola Harry on Unsplash

ตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) หรือ ML ที่พัฒนาโดย Michigan Technological University (Michigan Tech) สามารถลดความเสี่ยงที่จะเกิดผลบวกลวงและผลลบลวง โดยการประเมินความไม่แน่นอนในการทำนาย โดยมันจำแนกเนื้องอกว่าไม่ร้ายแรงหรือร้ายแรง ตัวแบบนี้สามารถจำแนกรูปภาพได้เร็วกว่าผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ และส่งรูปภาพไปให้ผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์มันไม่มั่นใจในการทำนาย Susanta Ghosh จาก Michigan Tech กล่าวว่า "แม้จะมีตัวแบบการจำแนกตามการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพ แต่การทำนายของพวกมันมีความไม่แน่นอนเนื่องจากการสุ่มโดยธรรมชาติ และอคติในข้อมูลและความขาดแคลนของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ งานของเราพยายามที่จะแก้ไขปัญหาเหล่านี้ และหาปริมาณ ใช้ และอธิบายความไม่แน่นอนนี้"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: News-Medical Life Sciences

บริษัทในอิสราเอลเปิดตัวสเต็กที่ปลูกในแล็บใหญ่ที่สุดในโลก

ภาพจาก The Guardian 

นักวิจัยจากบริษัท อิสราเอล MeaTech 3D กล่าวว่าพวกเขาได้ปลูกสเต็กขนาด 4 ออนซ์ในห้องทดลอง ซึ่งเป็นการผลิตที่ใหญ่ที่สุดเท่าที่เคยมีมา สเต็กผลิตขึ้นโดยการรวมเซลล์ต้นกำเนิดจากวัวที่มีชีวิตเข้ากับ "หมึกชีวภาพ (bio-inks)" ที่ใช้ในเครื่องพิมพ์สามมิติ (3D) หลังจากที่ "พิมพ์" แล้ว สเต็กก็ถูกนำไปใส่ในตู้อบเพื่อให้คงที่ ทำให้เซลล์ต้นกำเนิดแยกเป็นเซลล์ไขมันและกล้ามเนื้อได้ ในขั้นต้น MeaTech วางแผนที่จะขายไขมันที่เพาะเลี้ยงเป็นส่วนผสมสำหรับผลิตภัณฑ์อื่น ๆ โดยมีเป้าหมายในการผลิตเนื้อสัตว์ที่เพาะเลี้ยงด้วยต้นทุนที่เท่ากับเนื้อสัตว์ทั่วไป Seren Kell แห่ง Good Food Institute Europe กล่าวว่าการพิมพ์ 3 มิติ “ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถสร้างผลิตภัณฑ์ 'เนื้อแบบตัดเป็นชิ้น (whole cut)' ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น ซึ่งสามารถสร้างรสชาติ เนื้อสัมผัส และความรู้สึกเมื่ออยู่ในปากของเนื้อสัตว์แบบดั้งเดิมได้อย่างแท้จริง”

อ่านข่าวเต็มได้ที่: The Guardian